yu0046的博客

#字符串Ⅰ输入输出方式：1.char s[]scanf()printf()gets()2.Stringcincoutsstream(可用于非高精度输出x^y)Hash：1.工程中常见的hash算法:md5 sha1 sha2562.Rabin-Karp：求出每个前缀的hash，O(1)计算出一个子串的hash值Hash[i] = (hash[i - 1]*p+s[i])%mod取模方式：p为大质数，mod为超大质数。p 超过字符集大小，奇数 13131base和mod互质

排列组合A(n,m) = (n!)/(n - m)!C(n,m) = (n!)/((n - m)!* m!)基本定理：C(n,0)* C(n,1)*…*C(n,n) = 2 ^ nC(n,r) + C(n,r + 1) = C(n + 1,r + 1)C(n,0) = 1 C(n,i) = C(n,i - 1) * (n - i + 1) / iD(1) = 0;D(n) = (n - 1) * (D(n - 1) + D(n - 2)) 错排基本模型：Ⅰ隔板法x1 + x2 + …

我的题解2017.9又重新开始学DSAA了，偶然翻到自己17年写的题解，五年过去了，现在的DSAA课还没当年做的题难，以此来对以往的oi生涯留个纪念吧1.洛谷1531线段树模板：区间最值2.洛谷 2068线段树模板：单点更新，区间求和3.codevs 4919线段树：区间更新，区间查询（余数）给你N个数，有两种操作1：给区间[a,b]内的所有数都增加X2：询问区间[a,b]能被7整除的个数第一问直接上模板，第二问用一个数组x[]来记录除7余数的个数:如x[1]表示区间内除7余1 的数

数字识别ROI抽取：将目标区域从原始图像粗分离（二值化，噪声处理）识别：对目标区域的进一步分离ROI 抽取位深度：每个像素占用的位（bit）24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，256种颜色而存在的，三色组合就形成一千六百万种颜色。通道：任意的单色灰阶图（R 、 G 、 B

安装OpenCV4.4.0Note:不需要clone下所有的东西，直接到对应的网页 https://github.com/opencv/opencv.git 中 找到需要的压缩包即可。此处是 tar.gzgit clone https://github.com/opencv/opencv.git在解压缩之后的里创建build文件夹然后cmakecmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .

cmake学习在哪里cmake，cmake出来的东西就会被放在哪里。cmakemake./mytest //运行可执行文件在project文件夹下创建src，inc在project文件夹下编写CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION 2.8)project(mytest) #test是不行的，不能使用一个cmake中的关键字,这个名字是什么，这个名字的可执行文件。 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_

C++ relearningtypedefuse typedef to give a specific type a nicknametypedef int feet;feet distance;//completely equate 'int distance;'enumIt is used to declare some constant quantities. It’s more than useful in defying some specific constants.